python Dataframe 合併與去重詳情

1.合併

1.1 結構合併

將兩個結構相同的資料合併

1.1.1 concat函數

函數設定：

concat([dataFrame1, dataFrame2,…], index_ingore=False)

引數說明：index_ingore=False（表示合併的索引不延續），index_ingore=True（表示合併的索引可延續）

範例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 建立一個十行兩列的二維資料
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, (3, 2)), columns=['A', 'B'])

# 將資料拆分成兩份，並儲存在列表中
data_list = [df[0:2], df[3:]]

# 索引值不延續 
df1 = pd.concat(data_list, ignore_index=False)

# 索引值延續
df2 = pd.concat(data_list, ignore_index=True)

返回結果：

----------------df--------------------------
   A  B
0  7  8
1  7  3
2  5  9
3  4  0
4  1  8
----------------df1--------------------------
   A  B
0  7  8
1  7  3
3  4  0# -------------->這裡並沒有2出現，索引不連續
4  1  8
----------------df2--------------------------
   A  B
0  7  8
1  7  3
2  4  0
3  1  8

1.1.2 append函數

函數設定：

df.append(df1, index_ignore=True) 

引數說明：index_ingore=False（表示索引不延續），index_ingore=True（表示索引延續）

範例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 建立一個五行兩列的二維陣列
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, (5, 2)), columns=['A', 'B'])

# 建立要追加的資料
narry = np.random.randint(0, 10, (3, 2))
data_list = pd.DataFrame(narry, columns=['A', 'B'])

# 合併資料
df1 = df.append(data_list, ignore_index=True)

返回結果：

----------------df--------------------------
   A  B
0  5  6
1  1  2
2  5  3
3  1  8
4  1  2
----------------df1--------------------------
   A  B
0  5  6
1  1  2
2  5  3
3  1  8
4  1  2
5  8  1
6  3  5
7  1  1

1.2 欄位合併

將同一個資料不同列合併

引數設定：

pd.merge( left, right, how="inner", on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=("_x", "_y"), copy=True, indicator=False, validate=None, )

引數說明：

範例1：

import pandas as pd
 
df1 = pd.DataFrame({'key':['a','b','c'], 'data1':range(3)})
df2 = pd.DataFrame({'key':['a','b','c'], 'data2':range(3)})
df = pd.merge(df1, df2) # 合併時預設以重複列並作為合併依據

結果展示：

----------------df1--------------------------
  key  data1
0   a      0
1   b      1
2   c      2
----------------df2--------------------------
  key  data2
0   a      0
1   b      1
2   c      2
----------------df---------------------------
  key  data1  data2
0   a      0      0
1   b      1      1
2   c      2      2

範例2：

# 多鍵連線時將連線鍵組成列表傳入
 
right=DataFrame({'key1':['foo','foo','bar','bar'],  
         'key2':['one','one','one','two'],  
         'lval':[4,5,6,7]})  
 
left=DataFrame({'key1':['foo','foo','bar'],  
         'key2':['one','two','one'],  
         'lval':[1,2,3]})  
  
pd.merge(left,right,on=['key1','key2'],how='outer')

結果展示：

----------------right-------------------------
  key1 key2  lval
0  foo  one     4
1  foo  one     5
2  bar  one     6
3  bar  two     7
----------------left--------------------------
  key1 key2  lval
0  foo  one     1
1  foo  two     2
2  bar  one     3
----------------df---------------------------
  key1 key2  lval_x  lval_y
0  foo  one     1.0     4.0
1  foo  one     1.0     5.0
2  foo  two     2.0     NaN
3  bar  one     3.0     6.0
4  bar  two     NaN     7.0
 

2.去重

引數設定：

data.drop_duplicates(subset=['A','B'],keep='first',inplace=True)

引數說明：

範例：

去除完全重複的行資料

data.drop_duplicates(inplace=True)

df = pd.DataFrame({
    'brand': ['Yum Yum', 'Yum Yum', 'Indomie', 'Indomie', 'Indomie'],
    'style': ['cup', 'cup', 'cup', 'pack', 'pack'],
    'rating': [4, 4, 3.5, 15, 5]
})

df.drop_duplicates()

結果展示：

---------------去重前的df---------------------------
brand style rating
0 Yum Yum cup 4.0
1 Yum Yum cup 4.0
2 Indomie cup 3.5
3 Indomie pack 15.0
4 Indomie pack 5.0
---------------去重後的df---------------------------
brand style rating
0 Yum Yum cup 4.0
2 Indomie cup 3.5
3 Indomie pack 15.0
4 Indomie pack 5.0

使用subset 去除某幾列重複的行資料

data.drop_duplicates(subset=[‘A’,‘B’],keep=‘first’,inplace=True)

df.drop_duplicates(subset=['brand'])

結果展示：

brand style rating
0 Yum Yum cup 4.0
2 Indomie cup 3.5

使用 keep刪除重複項並保留最後一次出現

df.drop_duplicates(subset=['brand', 'style'], keep='last') 

結果展示：

brand style rating
1 Yum Yum cup 4.0
2 Indomie cup 3.5
4 Indomie pack 5.0

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